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摘要:
变精度邻域粗糙集相比于邻域粗糙集具有抗噪容错的能力,但由于重新定义了下近似,正域的划分不再严格,使得属性重要度的可信度降低,在精度改变的情况下无法优先选取最优的属性.针对这一问题,分析变精度邻域粗糙集的下近似,引入邻域内的正确分类率,定义属性质量度,提出一种基于正域的增量和平均正确分类率的增率相结合的属性度量方法.通过和现有的基于属性重要度的属性约简算法做比较,实验结果表明,改进后的属性度量方法对变精度有更好的适应性,在不同变精度阈值下能得到更优的约简结果.
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文献信息
篇名 基于属性质量度的变精度邻域粗糙集属性约简
来源期刊 四川师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 变精度邻域粗糙集 属性约简 正域 属性质量度 正确分类率
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 基础理论
研究方向 页码范围 560-568
页数 9页 分类号 TP18|O159
字数 6383字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8395.2020.04.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋瑜 成都信息工程大学软件工程学院 12 121 5.0 11.0
2 李冬 成都信息工程大学软件工程学院 3 0 0.0 0.0
3 鲍杨婉莹 成都信息工程大学软件工程学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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变精度邻域粗糙集
属性约简
正域
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正确分类率
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期刊影响力
四川师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-8395
51-1295/N
大16开
成都市静安路5号
1978
chi
出版文献量(篇)
3968
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9
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17783
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